이 범주는 ANSI / EIA 표준 568에 의해 지정됩니다 (ANSI는 미국 표준 협회 (American National Standards Institute)의 약자로, EIA는 전자 산업 협회 (Electronic Industries Association)를 나타냅니다.) 표준은 케이블의 대역폭으로도 알려진 데이터 용량을 나타냅니다. 고급 케이블은 카테고리 케이블보다 가격이 비싸지 만 실제로 이더넷 케이블을 설치하는 데 필요한 비용은 벽을 통해 실제로 케이블을 당기는 데 필요합니다. Category 5 케이블보다 적은 수의 케이블을 설치하지 마십시오. 가능하면 카테고리 5e (e는 고급) 또는 카테고리 6 케이블에 투자하여 향후 네트워크 업그레이드를 허용해야합니다.
"CAT 5"대신 "Cat 5"라고 말하십시오.
꼬인 쌍 케이블 카테고리
카테고리
> 최대 데이터 속도
사용 목적
1 1 Mbps
음성 전용
2
4 Mbps
4 Mbps 토큰 링
3
16 Mbps > 10BaseT 이더넷
4 20 Mbps
16 Mbps 토큰 링
5
100 Mbps (2 쌍)
100BaseT 이더넷
1 000 Mbps (4 쌍) > 기가비트 이더넷
5e
1, 000 Mbps (2 쌍)
기가비트 이더넷
6,999,000,000 Mbps (2 쌍)
기가비트 이더넷
6a
10, 000 Mbps
10 기가비트 (실험적)
10 9000> 10 기가비트 (실험적)
- 2 ->
대부분의 연선 케이블은 총 8 개의 전선으로 4 쌍의 전선을 가지고 있습니다. 표준 이더넷은 실제로 쌍 중 두 개만 사용하므로 나머지 두 쌍은 사용되지 않습니다. 두 쌍의 전선으로 케이블을 구입하여 돈을 절약하려는 유혹에 빠질 수도 있지만, 그건 좋은 생각이 아닙니다.
네트워크 케이블에 문제가 발생하는 경우 추가 쌍 중 하나로 전환하여 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 여분의 쌍을 통해 별도의 연결을 수행하려고 시도하면 전기 간섭으로 인해 신호가 통과하지 못합니다.
음성 라인과 같은 다른 목적으로 여분의 쌍을 사용하고 싶을 수도 있습니다. 하지마. 여분의 전선에서 음성 신호로 생성 된 전기적 잡음은 네트워크를 방해 할 수 있습니다.
Word 및 PowerPoint에서와 매우 비슷하게 작동합니다. Excel 스프레드 시트 셀 또는 범위에 대해 글꼴, 글꼴 크기, 색, 특성 (예 : 굵게 또는 기울임 꼴) 등을 변경할 수 있습니다. 셀을 선택하십시오. 홈 탭에서 단추 및 드롭 다운 목록을 사용하십시오.
Microsoft Word 문서의 각 단락은 선택한 정렬에 따라 오른쪽 여백과 왼쪽 여백과의 관계. 때때로 텍스트를 들여 쓰거나 왼쪽 및 / 또는 오른쪽 여백과 관련하여 텍스트의 위치를 바꿀 수도 있습니다. 예를 들어 일부 서신 스타일에서는 들여 쓰기가 일반적입니다.
주의 계획자라도 Excel 워크 시트의 레이아웃을 변경하기를 원할 것입니다. 어쩌면 워크 시트의 다른 열 (스프레드 시트라고도 함)의 데이터를 원하거나 특정 행이 불필요한 것으로 판별했을 수 있습니다. Excel을 사용하면 행과 열을 쉽게 삽입하고 삭제할 수 있습니다. 행을 삽입하거나 ...
전 세계의 모든 정보와 통찰력은 의사 소통이되지 않으면 쓸모 없다. 데이터 과학자들이 자신의 발견을 다른 사람들에게 명확하게 전달할 수 없다면 잠재적으로 가치있는 데이터 통찰력이 발휘되지 않을 수 있습니다. 데이터 시각화 설계의 명확하고 구체적인 모범 사례를 따르면 고도로 의사 소통하는 시각화를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 두 가지 데이터 시각화 도구는 시간을 할애할만한 가치가 있습니다. 이러한 도구는 사용 가능한 다른 도구보다 조금 더 정교하지만 정교함을 통해보다 사용자 정의되고 적용 가능한 출력이 제공됩니다. 조금만 짜내십시오. 웹 기반 분석 및 시각화 환경 또는 직물은 Georges 박사의 발명품입니다.
Hadoop은 Apache Software Foundation에서 개발 한 오픈 소스 데이터 처리 도구입니다. Hadoop은 현재 대규모 컴퓨팅을보다 저렴하고 유연하게 만들 수 있도록 설계 되었기 때문에 거대한 양과 다양한 데이터를 처리하기위한 프로그램입니다. Hadoop이 출시됨에 따라 대용량 데이터 처리가 도입되어 훨씬 더 많은 작업이 가능하게되었습니다.